Peter Yang 在 2026 年 9 月 27 日上了一集 45 分鐘的訪談，來賓是 xAI Grok Bot 團隊的設計師 Peng Zheng 跟工程師 Lauren Tan，兩個人直接打開自己的帳號示範平常怎麼用自己做的產品，影片到 11 月初已經有 14 萬次觀看。設計師那邊，一隻叫「幕僚長」的 bot 幫他買 3D 列印線材、順手更新庫存表，一句話就把麥克風掛上 Facebook Marketplace；工程師那邊，一個幕僚長帶一個工程 lead，底下再管 4 隻工程 bot，程式碼常常自動合併，她事後才看。兩個人最後講的是同一件事：想放手，順序是先看著它做一次、糾正、把那次對話變成技能，做到一次就對，才排成自動執行。
Grok Bot 是什麼？一群有名字、有記憶的 AI 同事
Grok Bot 是 xAI 做的個人 AI 助理產品。它跟你平常開一個聊天視窗問問題最大的差別，是你養的不是一段對話，而是一隻隻有名字、有自己的記憶、有自己的工具、還有自己一台電腦的 bot。你可以同時養好幾隻，各管一件事，還能把它們拉進同一個群組聊天。
Peng 說，大部分 AI 工具的對話都是用完即丟，你真正在意的只有正在做的那三五個，兩週前的對話不會再回去看。所以他們把「可以重複用的東西」做成 bot，身分、記憶、工具都留在 bot 身上；「有截止日的事」才開成一個個 chat。同一隻設計師 bot 可以同時出現在三個專案的 chat 裡，它在群組裡做了什麼，回到私訊也看得到，是同一個實體。
他用一個比喻解釋為什麼要這樣設計：你不需要懂保險公司怎麼運作，但出事的時候你知道要打給誰，那個「聯絡窗口」就是你的輸入輸出介面。他說很多 AI agent 產品都是以模型為中心設計的，介面長得像工程師的工具，一路造出一堆術語，「我媽永遠不會知道 SOUL.md 是什麼」。給 bot 一個名字、一個角色，反而比較接近人在真實世界做事的方式。
Lauren Tan 上個月在另一場公開課講過一條「信任曲線」，我整理在〈AI 為什麼叫不動？Cursor 工程師的信任曲線：3 個階段，卡住的人都少做了驗證〉。那篇講的是理論，這支影片等於是她跟同事把帳號打開給你看的實作版。
設計師把 AI 助理拿來做什麼？5 個日常用法
Peng 把 bot 分成工作跟生活兩組，最常用的三隻是幕僚長、設計師、寫手，不知道該丟給誰的事就丟給幕僚長。他示範的用法幾乎都是一般人也會碰到的事：
- 買東西順便記帳。叫幕僚長買 3D 列印線材，買完它會去更新他 Notion 裡的庫存表，哪些顏色還剩幾卷。
- 一句話交出五個步驟。他想賣掉一支 DJI 麥克風，一張照片加一段話：去官網查現價、查同區最低價是多少、去問寫手 bot 他以前怎麼寫刊登文案、上架，沒人問就每週自動降 5 美元。他的原話是「上架聽起來簡單，其實有五個步驟。以前五步都自己做，現在整串交出去」。
- 取代收件匣跟行事曆。早上問一句「今天收件匣有哪些要做的事」；要付朋友晚餐錢就直接叫它付，沒權限時它會跳出登入頁，他接手登入再交回去。行事曆的建立、修改、訂會議室，丟一張截圖就好。
- 設計只做前 5%。設計師 bot 透過連接器接 Figma，他寫了一份技能教它自己的設計系統怎麼用。他的工作流變成自己畫一個關鍵畫面，叫 bot 展開成整條流程的所有畫面。
- 讓三隻 bot 先吵一輪。大題目就把 PM、設計、工程三隻 bot 拉進一個群組，丟一個點子看它們互相辯論。@ 誰誰回，不 @ 就讓它們自己決定要不要回。
他還有一隻 podcast bot，開車時想聽的文章丟連結給它，它轉成 podcast。主持人的形容是「各種檔案格式的萬用翻譯機」。
工程師怎麼帶一隊 AI？幕僚長、工程 lead、4 隻工程 bot
Lauren 平常只跟幕僚長講話，幕僚長去找工程 lead，lead 把任務拆小分給 4 隻工程 bot，而那 4 隻也不自己寫程式，它們去開雲端的 agent 來做。她在 lead 的設定裡寫死一條：永遠不要自己動手，只拆任務、分派、監督。
這樣做的好處是她可以按任務挑模型，簡單的用快的、要推理的用強的，一次指揮很大一群 agent。碰到大專案她跟幕僚長說「先在 Notion 做規劃」，它分好階段交給 lead，lead 再往下拆。因為程式碼架構刻意做成對 agent 友善，她常常讓它自動合併，「有時候合併完我才回頭看一眼」。主持人問這是不是所謂的軟體工廠，她說她叫它米其林廚房：工廠讓人想到大量低品質，米其林是品質跟工藝，但一家餐廳也有 100 個位子要翻桌，她要的是品質的規模化。
她另外三隻 bot 也值得記一下：
- Dr. Eggbot，專門幫她設計新 bot 的 bot。它還有一個排程會定期翻所有 bot 的對話紀錄，提出「這隻一直重複做某件不好的事」的改進建議，也會檢查哪些排程跑太頻繁。她說排程其實蠻貴的，每 10 分鐘叫醒一次 agent，就是很多次喚醒。
- Tsuki，私人助理。她要去倫敦跟阿姆斯特丹演講，多段機票加飯店全部透過公司的差旅系統訂。她只給一個 Slack 訊息的連結，加一句「下單前先跟我確認」，Tsuki 回來提案，她按 yes 就訂完了。主持人追問「所以你還是要先看一下？」她說對，不想被塞紅眼班機或最後一排。Tsuki 還有自己的手機號碼，她開勿擾模式看不到通知的時候，Tsuki 用簡訊提醒她吃午餐。
- Potato，每 30 分鐘掃一次 X 上提到她的貼文，彙整成「有 5 個人回報同一個 bug」這種摘要。她把社群當成產品的外迴圈，直接跟工程 lead 說「去問 Potato，給我一個修法提案」，不用自己複製貼上任何東西。
「下單前先問你」這個設計，跟 Meta 上個月發表的 Muse 一樣，我在〈Meta Muse 是什麼？AI 代理有了專屬裝置 Muse Charm：替你訂位、比價，寄信付款前先問你〉寫過。做 agent 的人現在都把這道確認留著，不是能力不夠，是花錢的事本來就該有人點頭。
AI 助理要怎麼養才敢放手？4 個步驟照順序來
主持人問「怎麼讓 bot 跑久一點不出事」，Lauren 說沒有秘訣，全看你願意給它多少信任，而信任要照順序累積：
- 看著它做一次。花時間盯著 bot 做完一件事，過程中哪裡不對就糾正它。
- 把那次對話變成技能。做完的時候，把整段流程存成一個可以重複用的技能，例如「報帳」：找這個月的支出、從信箱撈收據、填進報帳系統。
- 迭代到一次就對。目標是打一個「/報帳」它就能一次做好，不用你在旁邊補話。
- 這時候才排自動。例如每封含收據的信進來就自動報帳。到這一步你才能真的走開。
她的原話：「一個從沒用過 bot 的人，你叫他直接放手，他當然不信任。要看它做過一兩次、知道它會重複做對，你才能真的把自己空出來。」
Peng 補了兩點。一是剛開始不要客氣，他到現在還在「把鍵盤滑鼠碰到的每件事都丟給它」，去試它的極限在哪。二是工具、連接器、技能是所有 bot 共用的，但記憶跟偏好是每隻 bot 各自的，所以你跟每一隻都是一段要經營的關係。主持人收尾的比喻兩個人都同意：這就像帶新員工，先訓練，才放手。Peter Yang 自己之前整理過一套把工作流交給 AI 的 3 步驟，我寫在〈用了 AI 還是忙？矽谷產品老手的 3 步驟，把 90% 工作流交給 AI 自動跑〉，順序跟這裡是一致的。
我自己怎麼用：兩次失敗都是跳過第 3 步
我自己也有一組這樣的 AI 助理在電腦上跑，寫文章、發社群、整理筆記都交給它，中間也排了幾個固定時間自動執行的工作。看這支影片我最有感的是那 4 步的順序，因為我有兩次失敗，剛好都是流程還沒看它做對一次，就直接排自動。
一次是排程發文。我設了一個「到時間自動發第二篇」的排程，結尾用的是「發完就把自己關掉」的寫法，結果它先把自己關掉，刪排程那一步沒跑到，隔天同一篇又發了一次。另一次更慘，排程因為電腦睡著延後了兩天才跑，發布其實失敗了，它卻把另一篇的網址填進紀錄，當成完成歸檔，我是隔天自己翻才發現。兩次都是同一種錯：第 3 步沒做，第 4 步就上了。後來的修法跟 Lauren 講的一樣，先把「發完要用真實回傳的連結核對過才算發布」寫成規則，手動跑過幾次沒問題，才放回排程。
另一個我打算直接拿去用的是 Peng 的保險公司比喻。下次要跟沒碰過 agent 的人解釋「這跟我平常用的聊天視窗差在哪」，我不會再講記憶、工具、權限這些詞，會直接說：差別在你不用知道它怎麼做，你只要知道這件事該找哪一隻。
套用前有幾點要注意
- 排程會燒額度。Lauren 說每 10 分鐘喚醒一次 agent 很貴，Peng 也說跑太兇就調低。先手動跑順，再排自動。
- 花錢的事留一道確認。訂機票那段，她還是先看提案才按 yes。你的 bot 再厲害，刷卡前也該有人點頭。
- 你是在把帳號交給它。bot 有自己的電腦、可以登入你的服務，權限給多少它就能做多少。要給之前想一下，哪些帳號你願意讓它用。
- 影片沒講費用跟台灣能不能用。這集完全沒提訂閱價格跟開放地區，要用之前自己去官網確認，別照這篇猜。
- 這兩位在 AI 公司上班。他們的用量、權限、工程能力都跟一般人不同，架構可以參考，規模不用照抄。
小結
AI 助理放不放得了手，差別在你有沒有看過它把同一件事做對兩次。從一件你每週都在重複做的小事開始，看它做一次、改它、存成技能，做到一次就對再排自動。順序跳過去，省下的時間會在之後用更難看的方式還回來，我自己就還過兩次。
你最想先交出去的是哪一件？收信、記帳，還是訂東西？
▶ 完整對談影片
延伸閱讀
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本文整理自 Peter Yang 2026 年 9 月 27 日在 YouTube 發布的訪談〈We Built Grok Bot. Here Are Our 14 Best Bots | Peng Zheng & Lauren Tan〉，來賓為 xAI Grok Bot 團隊的 Peng Zheng 與 Lauren Tan。文中引述為兩位在影片中的說法，依原意翻譯；產品費用與開放地區影片未提及，請以 xAI 官方資訊為準。
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